Random Forest（随机森林）是Bagging的扩展变体，它在以决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括RF包括四个部分：1、随机选择样本（放回抽样）；2、随机选择特征；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）随机森林的优点较多，简单总结：1、在数据集上表现良好，相对于其他算法有较大的优势（训练速度、预测准确度）；2、能够
决策树 【笔记7】主要的问题如何选择分类属性？（特征选择）如何建立决策树？（相的构造）如何停止分裂？（停止和减枝）相关定义和计算熵 熵描述了数据的混乱程度，熵↑，混乱程度↑，复杂度↑，纯度越↓，信息量越少；反之，熵↓，混乱程度↓，复杂度↓，纯度越↑。决策树每次选择分裂使用的特征时选择能最大降低**【复杂度】**的特征ID3 - 最大信息增益定义：给定数据集D，共有K类，它的经验熵记为其中是第k类的
# Python 随机森林特征重要性解析
随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，广泛应用于分类与回归问题。相较于单棵决策树，随机森林通过构建多棵决策树并对其结果进行投票或平均，从而提高了模型的准确性和鲁棒性。在机器学习实践中，我们常常需要知道不同特征对模型预测结果的重要性，这时随机森林中的特征重要性（Feature Importance）就显得尤为重要。
## 特征重要性是
目录目录1. 随机森林算法简介2. 随机森林模型2.1 boostrap方法2.2 袋外误差2.3 决策树2.4 回归与分类规则3. 总结与分析1. 随机森林算法简介前面我们知道决策树算法通过从决策树根节点开始，对待检测样本的某一个特征进行测试，根据测试结果转向左子树或者右子树，如此递归达到停止条件，叶节点所表示的类别，就是决策树对该样本的预测结果。有的时候单一的决策树并不能够起到较好的效果，因此
森林顾名思义就是有很多树，这里的树当然就是决策树。实际上随机森林就是将 fully-grown C&RT decision tree 作为 bagging 基模型（base model）。\[\text{random forest (RF) = bagging + fully-grown C\&RT decision tree}
\]bagging 会减小方差（variance）
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2023-12-18 15:46:21
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今天写了一个随机森林分类代码，实测没毛病，大家可以放心用 决策树决策树通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点来对其讲行分类。树上的每个非叶子节点代表对一个属性取值的测试其分支就代表测试的每个结果;而树上的每个叶子节点均代表一个分类的类别，树的最高层节点是根节点简单地说，决策树就是一个类似流程图的树形结构，采用自顶向下的递归方式，从树的根节点开始，在它的内部节点上进行属性值的测试比较，然
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2024-08-14 16:46:22
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分类方法有很多种，什么多分类逻辑回归，KNN，决策树，SVM，随机森林等，比较好用的且比较好理解的还是随机森林，现在比较常见的有python和R的实现。原理就不解释了，废话不多说，show me the codeimport csv
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn
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2024-06-24 18:16:43
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目录1 随机森林2 bagging3 神秘的63.2%4 随机森林 vs bagging5 投票策略6 随机森林的特点6.1 优点6.2 bias 与 variance6.3 随机森林降低偏差证明为什么现在还要学习随机森林？随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。随机森林(Random For
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2024-05-08 09:07:42
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集成学习(Ensemble learning)的Bagging模型Bagging模型(Bootstrap Aggregation)如下图：本质上就是并行训练几个分类器，Bagging是通过组合随机生成的训练集而改进分类的集成算法。Bagging每次训练的数据集是从原始数据集中有放回地随机采样，每一个训练样本在某个训练集中出现的次数，经过N次的训练后，就得到这样个不同的分类器。对于一个测试样例进行分
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2024-04-25 13:41:28
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随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言Boosting这些比较受广大研究者的热爱，而曾经红得半边天的SVM不再那么主流。仔细一看，实际上随机森林我
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2024-05-07 09:18:29
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6.随机森林sklearn快速入门教程导言范例结论轮到你了扼要重述练习第一步：使用随机森林继续练习答案 导言决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵长着很多叶子的大树会过度生长，因为每一个预测都来自历史数据，这些数据只来自它叶子上的少数几栋房屋。但是，一棵叶子很少的浅树将表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到同样多的差异。即使是今天最复杂的建模技术也面临着这种不适和过度适配之间的紧张关系。但是，许多
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2024-02-22 17:53:59
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在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林可以既可以处理属性为离散值的量，如ID3算法，也可以处理属
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2024-02-26 06:38:48
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特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者最方便
1.实验背景本次实验是Kaggle上的一个入门比赛——Titanic: Machine Learning from Disaster。比赛选择了泰坦尼克号海难作为背景，并提供了样本数据及测试数据，要求我们根据样本数据内容建立一个预测模型，对于测试数据中每个人是否获救做个预测。样本数据包括891条乘客信息及获救情况，测试数据有418条乘客信息。样本数据的样例如下：Passenger：乘客唯一识别id
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2024-03-19 09:21:12
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文章目录1 概述1.1 集成算法概述1.2 sklearn中的集成算法2 、随机森林分类：RandomForestClassifier2.1 重要参数2.1.1 控制基评估器的参数2.1.2、 n_estimators，：越大，模型的效果往往越好2.1.3 random_state & estimators_2.1.4、bootstrap & oob_score2.2 重要属性和
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2024-04-26 14:46:49
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支持向量机（SVM）已经介绍了，讲讲随机森林（random forest，RF）。想要了解随机森林，首先要知道决策树，即森林由一棵棵树组成。决策树决策树是一种有监督的机器学习算法，该方法可以用于解决分类和回归问题。决策树可以简单地理解为达到某一特定结果的一系列决策。思考逻辑上，就像一连串的if-else，如果满足xx特征，则归为xx类别，否则则归为yy类别。（可以参考周志华老师《机器学习》里挑西瓜
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2024-03-17 10:43:56
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Bootstraping抽样☞ 一种有放回的抽样方法Bootstraping的名称来自于成语"pull up your own bootstraps",意为依靠你自己的资源(自助法).bootstrap指靴子后边向上拉的小环,带子."通过拉靴子让自己上升”,意思是“不可能发生的事情”。后来意思发生了转变,隐喻“不需要外界帮助,仅依靠自身力量让自己变得更好” 。Bagging 策略bootstrap
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2024-04-18 12:42:53
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定义随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 随机森林是一种灵活且易于使用的机器学习算法，即便没有超参数调优，
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2024-05-05 06:54:44
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Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。随机森林就是多个CARD树。 Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。 随机森林算法只需要
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2023-05-29 15:41:11
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一般情况下，数据集的特征成百上千，因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模，相关的方法有：主成分分析、lasso等，这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单，主要是看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献，然后取平均值，最后比较不同特征之间的贡献大小。贡献度的衡量指标包括：基尼指数（gini）、袋外数据（OOB）错误率作为评价指标来衡量
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2023-07-15 23:38:08
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